新冠疫情更是加剧了教育的不平等，有近80％的国家经历了学习缺失。联合国教科文组织在其2024／25年《全球教育监测报告》中指出，目前仍有2.51亿儿童和青少年失学，只比2015年减少了1％；高中教育毕业率为59％，有6.5亿人未能完成高中学业；中低收入国家最富裕家庭和最贫困家庭子女中学毕业率的差距在扩大，比2015年扩大10％；很多地方的性别差距仍很大。如果没有额外的措施，到2030年仍将有8400万儿童和青少年失学，3亿学生缺乏基本的读写算技能。按照现在的进度，全球完全普及中学教育仍需80年。

中国目前九年义务教育95.4%，高中毛入学率91.4%，劳动年龄人口平均受教育年限10.9年。但存在的问题是，随着经济下行压力增加，中产阶层分化加剧，可能会对未来教育的良性发展带来压力。

在中国，目前最主要的矛盾可能就不是上不上得起学的问题，按照我们官方的表述，是从优质均衡向公平优质的发展。这个词语的理解各地都有一些偏差，“优质均衡”不是一个并列关系的词语，而是一个偏正结构的词语，因为中央文件明确指出，中国义务教育是从“基本均衡”向“优质均衡”的发展。而“公平优质”，就是一个并列关系的词语，强调了教育公平和优质教育两个方面。

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生成式人工智能的崛起迅速影响各行各业，教育领域对此的一个重要反应是：在人工智能时代，我们要培养什么样的人？潜意识里思考的是：哪些能力是机器／人工智能无法取代的？

人工智能时代的教育的核心问题就是知识不再是学习的中心，而是感知世界的工具和手段。当教育不再围绕知识结构来展开的时候，教育应该呈现何种样态，充满了想象的空间。恩格斯说文艺复兴时代是一个需要巨人并且产生了巨人的时代，我们这个时代则是一个需要巨人但尚未产生巨人的时代。需要全体教育的智慧和实践。

第四个主题，是关于这个时代我们应该具有的数字素养的问题。

基础教育相关政策和实践中的信息技术应用呈现出四个方面的趋势：一是运用信息技术增进学习结果，主要指向更好地达成既定的结果；二是缩小数字鸿沟，通过提升公平来促进整体性的教育成效；三是对于生成式人工智能应用于实践的支持和引导，联合国教科文组织发布了《教师AI能力框架》和《学生AI能力框架》；四是基于生成式人工智能推进学习方式创新，特别是支持学生以真实探究实践的方式进行学习，以及通过给予学生高度个性化的学习选择、学习进程的实时追踪分析和适应性支持，从而实现自主开放的探索式学习与因材施教的融合，这也是对以教为中心的教学模式的颠覆性创新。

所谓“适应性支持”是和“实时追踪分析”相匹配的，在芬兰现在都为学习有困难的学生配备“特殊教育老师”，将来这个职业就很有可能被人工智能所替代，因为这些老师是任务型的，是在特定的情境中，完成特点的学习任务而纯在的，说得好一点，就是很“专业”，说得不好一点，就是很“刻板”或者“就事论事”。（中国的“特殊教育老师”主要指对身心有残疾的学生进行特护教育的老师，这个职业反而不太可能被人工智能所替代，因为，这个职业并不是以知识或者能力传递为目标的，而是以适应社会生活为教育目的的，如果以此作为思考的出发点，恰恰对人工智能时代教育应该做什么提供了思考的角度和空间。）